1. Гипотеза о равенстве выборочной доли заданному значению — это гипотеза о равенстве вероятности заданному значению. См. в [1] точный критерий, или в n.6 «Проверка гипотезы о вероятности в испытаниях Бернулли» Лекции 12 [2] как точный, так и асимптотический критерии.
2. Для проверки гипотезы о равенстве вероятностей в случае больших выборок используется асимптотический критерий, подобный двухвыборочному критерию Стьюдента проверки гипотезы о равенстве ожиданий двух нормально распределенных случайных величин с одинаковыми дисперсиями. Обозначим число благоприятных исходов

и

; далее введем обозначения:

,

,

,

. Статистика критерия

распределена асимптотически нормально. Как обычно, если

, то основная гипотеза отвергается в пользу двусторонней альтернативы; здесь

— функция стандартного нормального распределения. Об этом асимптотическом критерии, а также о точном критерии, можно посмотреть в §9 Гл.II [3].
Ref
[1]
Задание 1. Биномиальные вероятности на странице «Учебные материалы по курсу математической статистики для психологического факультета МГУ».
[2]
раздел 7 Статистическая проверка гипотез (критерии значимости) лекций И.Н. Володина.
[3] Б.Л. ван дер Варден Математическая статистика. — М., 1960.